从物理到智能:当诺奖得主遇上诺奖得主 | Wilczek's Multiverse

可以说,在它们需要的时候,人工神经网络利用了物理学;而反过来,神经网络也为物理研究带来了强大的助力。一个典型的例子就是分析高能加速器碰撞的数据,这一应用自20世纪90年代以来便已开始。在大型强子对撞机中,质子碰撞后通常会产生数十种不同的粒子。探测器会记录下这些粒子在时空中的轨迹、穿越物质时的能量变化、运...

随机梯度下降的演化力学分析:灾难遗忘与涡旋容量

在统计物理学中,损失函数L扮演了能量函数的角色,θ的平衡概率分布将遵循玻尔兹曼分布,即(其中T是“实验温度”)。然后,应该有,使得常数,与方程(5)形成鲜明对比。后者显然会违反物理学的基本定律。III.COVARIANCEMATRIXOFTHESTOCHASTICDYNAMICS随机动力学的协方差矩阵由于随机过程的协方差在主成分分析(...

被质疑“不该拿物理学奖”的诺奖得主,一生经历却足够拍一部《奥本...

我获得2019年富兰克林物理学奖[2],是“因将理论物理学的概念应用于提供对多个领域(包括遗传学和神经科学)中的重要生物学问题的新见解,并对计算机科学领域中的机器学习产生了显著影响。”这些成就的取得是因为我经常通过改变研究方向来回应“现在该做什么?”的问题。而富兰克林奖项的一个更为科学的引用指出,我的...

为什么雨滴落下不会砸死人?《张朝阳的物理课》推导斯托克斯定律

算出雨滴下落的最终速度为10m/s,和大家日常生活的经验十分吻合,说明斯托克斯定律对空气阻力的描述相当地好。以上计算只能是针对0.3mm的小雨滴,或者说,它更接近云层中的水雾。现实中,云层中的水雾会汇聚成毫米量级的大水珠再落下来,水珠下落时受到空气阻力还会发生形变,所以斯托克斯定律并不能完美地描述雨滴实际受到的...

深度|NVIDIA副总裁谈加速计算与AI:变革之力,潮起时,众船皆升

这里的技术量真是工程奇迹,所有这些组件,我们有意建造这些计算托盘架,确保这些计算托盘架能够协同工作,而在我提到的全栈平台之上,这不是AI超级集群平台,Rail平台添加了Kodiak库,我们的软件加速库,然后为了进一步推进AI和物理AI的发展,我们有两个主要平台。

数学物理学家Lieb:费曼认为我严格计算浪费时间,却让我更坚定走...

2023年日本京都奖授予美国数学物理学家ElliottH.Lieb,Lieb基于其多体物理学方面的工作,为物理学、化学和量子信息科学等领域的数学研究奠定了基础;也对数学分析做出重要贡献(www.e993.com)2024年11月14日。京都奖官方称他是数学科学领域的智力巨人之一。在获奖后的公众讲座中,他讲述了自己半个多世纪以来的物理学和数学研究历程(文中照片为Lieb讲...

神经网络理论研究的挑战性课题:统计物理能否给智能科学带来第一性...

学习可以通过突触权重的对称性破缺来驱动[74,75],破缺将区分识别网络本身和隐藏在感觉输入中的规则分两个不同的相。看看这幅物理图像是否仍然适用于支持动态吸引子的循环学习是非常有趣的,例如应该发展解释学习的动态平均场理论[76]。挑战七大语言模型...

爱范儿

黄仁勋介绍英伟达是一个模拟技术公司,专注于模拟物理学、虚拟世界和智能,通过模拟帮助预测未来,类似于在构建时间机器。黄仁勋强调英伟达的目标不是替代CPU,而是增强CPU的功能,将计算密集型任务交给GPU。传统编程到机器学习的过渡,软件2.0不再依赖传统的代码,而是通过神经网络在GPU上运行。这种新的编程方式使...

从麦克斯韦妖到量子生物学,生命物质中是否潜藏着新物理学?

直到著名的麦克斯韦妖(Maxwell'sdemon)出现之前,信息和物理之间的联系一直不甚明确。而如今,信息正在成为连接物理学和生物学的一个关键概念。许多物理学家主张将信息放在物理学的核心位置,而另一些物理学家则猜测:新物理学潜藏在生物体的世界中。生物学正在成为物理学的下一个伟大前沿。

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

SLIViT模型自动分析3D医学影像,诊断精度媲美临床专家光学方法或高估神经信号的频率磁控基因疗法精准调控脑回路,无需植入设备新技术揭示大脑中OPCs如何修剪多余突触计算机模拟揭示大脑神经元生长过程互动游戏PainWaive将开展神经性疼痛的临床试验人类细胞驱动微型游泳机器人,突破仿生学新前沿...